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Hilbert-Huang希尔伯特黄变换(HHT)的Matlab实现
- 代码中的plot_hht函数实现了Hilbert-Huang变换(HHT)，HHT就是Hilbert-Huang Transform（希尔伯特黄变换），美国航天航空局黄鳄教授发明的，大概的过程是：先对信号进行经验模态分解（Empirical mode decomposition －EMD），得出本征模态函数（IMF intrinsic mode function），再对本征模态函数进行希尔伯特变换，从而过进一步得该信号的希尔伯特谱、时频能量谱等，以便对信号进行分析，据介绍对非线性及非平稳信号有较
jinhui0420.rar
- 对信号进行EMD分解后画出信号的希尔伯特包络谱程序，自己编写的，调试成功,EMD decomposition of the signal after the draw of the Hilbert envelope of the signal spectrum of procedures, I have written, debugging success
pack_emd
- EMD经典程序包，求瞬时频率和瞬时幅值，以及希尔伯特谱等。-Classic EMD program package, and instantaneous frequency and amplitude, as well as Hilbert spectrometer.
emd
- 用于希尔伯特变换，里面有HHT谱计算程序，不是rilling版本，用改进的Hilbert变换，效果好一些，供大家参考-HHT spectrum of the calculation procedures, rilling is not a version of the Hilbert transform used to improve the results better for your reference.
hsa
- 对信号进行EMD分解并绘制希尔伯特时频谱的程序，自己做毕业设计编写的- EMD decomposition of signals and time-frequency spectrum of the Hilbert mapping procedures, the design of their own graduates prepared
hht_analysis
- 希尔伯特 黄变换中EMD分解函数以及信号的时频特性希尔伯特谱函数的源代码-matlab source code examples of simple applications, simple to use easy to understand for beginners.
hhtanddata
- HHT变换的EMD方法和希尔伯特谱的一些源程序，以及一些实例数据-HHT transform the EMD method and Hilbert spectrum of some of the source, and some examples of data
Hilbertputu
- 非平稳信号经过分解后，对其进行谱分析，此希尔伯特谱程序，弥补了了以前的缺陷-Non stationary signal through decomposition, the spectral analysis, the Hilbert spectrum procedures, make up for the previous defect
emd
- 希尔伯特变换中的经验模态分解，可对其进行局部分解，采样分解以及求取希尔伯特谱-The empirical mode decomposition, Hilbert transform its partial decomposition, sample decomposition strike Hilbert spectrum
EMD
- EMD分解，可以有效的解决EMD分解问题，并嫩而过画出希尔伯特谱-EMD decomposition, can effectively solve the problem of EMD and tender and had drawn Hilbert spectrum
希尔伯特黄变换及相应完整的图形实现
- 本代码用于信号处理，首先是预处理，然后是对预处理后的信号进行经验模式分解，再对分解后的分量做希尔伯特变换，并绘出变换后的能量谱，希尔伯特谱，时频图等。
MATLAB希尔伯特Hilbert变换求包络谱源程序代码
- 先对信号进行希尔伯特黄变换，可求解Hilbert变换后的包络谱(Hilbert envelope spectrum can be solved)
MATLAB希尔伯特Hilbert变换求包络谱
- MATLAB的希尔伯特谱分析，导入数据实现算出。最下二乘拟合算法。快速傅里叶变换详细算法。(MATLAB Hilbert spectrum analysis, import data to achieve calculation.The two by fitting algorithm. With the fast Fourier transform algorithm.)
希尔伯特黄变换
- HHT主要内容包含两部分，第一部分为经验模态分解（Empirical Mode Decomposition，简称EMD），它是由Huang提出的；第二部分为Hilbert谱分析（Hilbert Spectrum Analysis，简称HSA）。简单说来，HHT处理非平稳信号的基本过程是：首先利用EMD方法将给定的信号分解为若干固有模态函数（以Intrinsic Mode Function或IMF表示，也称作本征模态函数），这些IMF是满足一定条件的分量；然后，对每一个IMF进行Hilbert变换
hht
- 希尔伯特谱，用于信号能量分析，将三维的频率幅度图压缩在二维图像上(Hilbert spectrum for signal energy analysis)
MATLAB希尔伯特Hilbert变换求包络谱 源程序代码
- MATLAB希尔伯特Hilbert变换求包络谱 源程序代码(MATLAB Hilbert Hilbert transform for envelope source code)
EMD_hilbert谱
- emd分解之后再进行希尔伯特变换，获得能量谱(After EMD decomposition, Hilbert transform is used to obtain the energy spectrum.)
2466992src
- 希尔伯特黄变换的C语言实现，包括希尔伯特谱分析，瞬时频率的求解等。(Hilbert Huang Transform C language, including Hilbert spectral analysis, such as instantaneous frequency solution.)
希尔伯特谱
- Hilbert谱表示的是信号幅值在整个频率段上随时间和频率的变化规律，下面将分享完整的希尔伯特谱代码。(Hilbert spectrum represents the change rule of signal amplitude with time and frequency in the whole frequency band. The complete Hilbert spectrum code will be Shared below.)
基于希尔伯特黄熵的麻醉深度估计
- 麻醉深度监测是外科手术中必不可少的步骤之一。 目前已经提出多种监测麻醉深度的脑电信号分析方 法, 尤其熵方法得到了广泛的关注。 提出一种新的麻醉深度监测方法-希尔伯特黄熵, 先用经验模态分解—希尔 伯特黄变换处理脑电信号获取希尔伯特黄边际谱, 再根据香农熵定义得到希尔伯特黄熵。 对 19 个接受吸入药物 七氟醚麻醉的病人脑电信号的希尔伯特黄熵和时频均衡谱熵进行计算、测试和比较, 结果表明:希尔伯特黄熵能够 更准确的区分麻醉和清醒状态, 更适合于麻醉深度监测。